Thomas Johann Seebecki elektroonikainstituudi doktorant Jakob Rostovski kaitseb 28. märtsil 2025 algusega kell 9:00 oma doktoritööd "Development of Methods for Real-time In-Step Anomaly Detection in Gait Analysis" ("Reaalajaliste meetodite arendus sammusiseste kõrvalkallete tuvastamiseks kõnnianalüüsis"). Kaitsmine toimub Tallinna Tehnikaülikooli peamaja II õppehoone ruumis U02-208 (Ehitajate tee 5) ning on jälgitav veebirakenduse MS Teams vahendusel.
Neuroloogiliste haiguste all kannatavate inimeste arvu suurenemine on toonud olulist tähelepanu neuroloogiliste haiguste tagajärgedele ja eelkõige kõnnaku analüüsi teemale. Neuroloogilised haigused võivad mõjutada kõnnaku kvaliteeti ja liikumisvabadust. Seetõttu on esile kerkinud kõnnaku abistamise, rehabilitatsioonitehnikate, abivahendite ja anomaaliate tuvastamise teemad. Levinumad rehabilitatsioonijärgsed tehnikad hõlmavad passiivseid abivahendeid või aktiivseid seadmeid, nagu eksoskeletid või funktsionaalse elektrilise stimulatsiooni (FES) seadmed. Need seadmed tuginevad tugevalt kõnnakufaasi tuvastamisele, et tagada korrektne aktiveerimine või stimulatsioon.
Kuina kaasaegsete seadmete stimulatsioonimustrid ei ole isikupärastatud ega võta arvesse kõnnaku kõrvalekaldeid, on vaja kõnnaku abiseadet, mis suudaks reaalajas tuvastada kõnnaku kõrvalekaldeid ja rakendada stimulatsiooni ainult siis, kui see on vajalik. Sellise seadme oluline osa on reaalajas anomaaliate tuvastamise algoritmid, mis suudavad tuvastada kõrvalekaldeid normaalsest kõnnakumustrist ja anda signaali, kui stimulatsioon on käimasoleva sammu ajal vajalik.
Reaalajas kõnnaku anomaaliate tuvastamine, eriti sammu keskkiige faasis, on endiselt väljakutse, kuna olemasolevad meetodid ei ole keskendunud "sammu-siseselt"esinevate kõnnaku anomaaliate tuvastamisele. Käesolev doktoritöö keskendub sellele probleemile ja pakub lahendusi, hinnates populaarsemaid algoritme ning esitades raamistikku ja andmestikku nende jõudluse võrdlemiseks.
Doktoritöö tutvustab reaalajas kõnnaku kõrvalekallete tuvastamise raamistikku, mis on suunatud tulevaste kõnnaku abiseadmete arendamiseks. Töö esitleb algoritme,
mis suudavad reaalajas tuvastada kõnnaku kõrvalekaldeid kõrgete F1-skooridega. Samuti kirjeldatakse seadme arendamise esimesi samme ja väljakutseid, sealhulgas sisseehitatud elektroodidega sokkide hindamist, FES-parameetrite optimeerimist, potentsiaalse riistvara ja vastava tarkvara hindamist reaalajas kõnnaku kõrvalekallete tuvastamiseks. Seadme-sisese anomaaliate tuvastamise jõudlus vajab edasist uurimist tulevikus.
Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus
Juhendajad: täisprofessor tenuuris Muhammad Mahtab Alam ning vanemteadur Alar Kuusik (TalTech)
Oponendid:
- professor Maurizio Magarini (Milaano Polütehnikum, Itaalia)
- professor Matti Hämäläinen (Oulu Ülikool, Soome)